On-animal acoustic monitoring provides insight to ungulate foraging behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foraging behavior underpins many ecological processes; however, robust assessments of this behavior for free-ranging animals are rare due to limitations to direct observations. We leveraged acoustic monitoring and GPS tracking to assess the factors influencing foraging behavior of mule deer (Odocoileus hemionus). We deployed custom-built acoustic collars with GPS radiocollars on mule deer to measure location-specific foraging. We quantified individual bites and steps taken by deer, and quantified two metrics of foraging behavior: the number of bites taken per step and the number of bites taken per unit time, which relate to foraging intensity and efficiency. We fit statistical models to these metrics to examine the individual, environmental, and anthropogenic factors influencing foraging. Deer in poorer body condition took more bites per step and per minute and foraged for longer irrespective of landscape properties. Other patterns varied seasonally with major changes in deer condition. In December, when deer were in better condition, they took fewer bites per step and more bites per minute. Deer also foraged more intensely and efficiently in areas of greater forage availability and greater movement costs. During March, when deer were in poorer condition, foraging was not influenced by landscape features. Anthropogenic factors weakly structured foraging behavior in December with no relationship in March. Most research on animal foraging is interpreted under the framework of optimal foraging theory. Departures from predictions developed under this framework provide insight to unrecognized factors influencing the evolution of foraging. Our results only conformed to our predictions when deer were in better condition and ecological conditions were declining, suggesting foraging strategies were state-dependent. These results advance our understanding of foraging patterns in wild animals and highlight novel observational approaches for studying animal behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».